 Es geht eigentlich um das ganze Netzwerk von Sensoren. Also ein einzelner Sensor kann nur punktuell eine Lage quasi erfassen. Es geht eher darum, Daten aus ganz unterschiedlichen Quellen und auch unterschiedlichen Orten zu erfassen und zusammenzuführen, die Daten zu aggregieren, auszuwerten, auch Ausreißer, fehlerhafte Messdaten zu eliminieren und letztendlich eine informierte Entscheidung für die Entscheidungsträger zu ermöglichen oder den Bürger ganz einfach zu informieren, so dass er weiß, wie ist die Umweltbelastung an welcher Stelle in der Stadt und das ist eine ganz wichtige Information, um letztendlich auch die Bürgerbeteiligung bei wichtigen Entscheidungen in einer Stadt mit zu unterstützen. Beispiel sind natürlich heutzutage im Wesentlichen die Luftbelastungen in den Städten verursacht durch den Verkehr, durch die Abgase der Fahrzeuge, aber nicht nur natürlich auch durch Heizungen und durch andere Schadstoffquellen und eben genau das muss man alles zusammenführen, man muss es auch überlagern mit anderen Informationen, mit Geodaten, mit Karten, die man hat von den Städten, vielleicht auch mit statistischen Daten über Bevölkerung, welche Altersgruppen wohnen, in welchen Städten. Erst dann kann ich eigentlich fundierte Entscheidungen treffen, ich darf das nicht festmachen an einer punktuellen Messstelle, die vielleicht auch mal eine Grenzwertüberschreitung misst und darstellt, sondern man muss es eigentlich immer im Netz sehen und auch über den zeitlichen Verlauf hin und deshalb ist die Informationsverarbeitung auf der Basis dieses Sensornetzes eigentlich so wichtig und da spielt die entscheidende Musik, weil das kostet Aufwand, das kostet sehr viel Know-how im Bereich Software Engineering und Auswertung von solchen Daten, um dann wirklich dies so aufzubereiten, wie man sich mit anfangen kann. Das Ganze entwickelt sich jetzt erst so langsam, weil die Sensoren leistungsfähiger werden, weil überhaupt auch preislich in einen Bereich kommen, wo ich sie überall einsetzen kann, weil die Netze verfügbar sind, schneller werden und ich die Daten zusammenführen kann, weil auch die Informationsverarbeitung hier massive Fortschritte gemacht hat und natürlich auch, weil der Bedarf steigt, die Komplexität im Zusammenleben in den Städten wird größer, die Probleme werden größer und deshalb ist auch der Bedarf da, dass man eine City in eine Smart City umwandelt. Das Wesentliche an einer Smart City sind natürlich nicht nur die Daten, die Daten alleine, die sind erstmal schwer zu interpretieren, aber wichtig sind die Dienste, die man daraus ableiten kann. Und da stellt sich die spannende Frage natürlich, was braucht welcher Akteur in einer Stadt an Diensten? Der Bürger braucht andere Informationen, anders aufbereitet als der Bürgermeister, als der Politiker, als der Pressevertreter, der vielleicht einen schönen Artikel schreiben möchte. Deshalb ist es wichtig, personalisiert rollenspezifisch die Daten zu betrachten und das ist eigentlich die Aufgabe auch des Fraunhofer IOSB in Karlsruhe. Wir erstellen Informations, Leit- und Testsysteme für verschiedene Anwendungen aus dem Bereich des Internets der Dinge, des Internet of Things und Smart Cities ist eine Domäne des Internet of Things. Wichtig ist, dass sich Städte auch weiterentwickeln können in Richtung einer Smart City, auch wenn sie vielleicht nicht die Entwicklungskapazität haben, um solche Dienste selbst zu entwickeln. Das heißt, die müssen die Lösung, die Softwarelösung einkaufen von Anbietern und das kann jetzt eine große Stadt, eine Großstadt, eine Mega City vielleicht leichter machen als eine kleinere Stadt. Deshalb ist es notwendig, dass man auch kostengünstige Lösungen hat und dafür eignet sich Quelloffene Software, Open Source Software und am besten dann, wenn diese auf der Grundlage von international akzeptierten Standards basiert und hier bietet das Fraunhofer IOSB in Karlsruhe eine Lösung an. Wir sind seit langem Mitglied in einem internationalen Konsortium, das Open Geospatial Consortium OGC. Dort gibt es einen Standard, der heißt Sensor Things API, das muss man übersetzen. Dinge im Internet der Dinge können Sensoren sein, deshalb sind es Sensor Things und API steht für Application Programming Interface, das ist also eine Programmierschnittstelle zu Sensorik. Eine sehr einfach zu nutzende, aber sehr leistungsfähige und flexible Möglichkeit und diesen Standard, den haben wir so implementiert, dass dieser für alle Städte Quelloffen nutzbar ist, lizenzkostenfrei nutzbar ist. Eine Open Source Software ist nur dann gut, wenn sie benutzt wird, wenn sie akzeptiert wird, wenn sie in vielfältiger Weise eingesetzt wird und Smart City Anwendung, das ist ein Bereich, der ist gerade im Wachsten. Wir müssen natürlich den Standard einerseits und andererseits aber auch die Software bekannt machen und das geht am besten dadurch, dass man die Betroffenen die Anwender zusammenbringt. Wir werden Lösungen vorstellen aus Sicht der Entwickler, die Entwicklungen den Standard diskutieren, aber auch aus Sicht der Anwender die Bedarfe aufnehmen. Was ist denn eigentlich noch zusätzlich notwendig, weil so ein Standard entwickelt sich weiter, der kann nicht stehen bleiben und da muss man ständig im Gespräch bleiben. Das wollen wir auch mit dieser Konferenz, Mart City Solutions, erreichen.